정확한 데이터 인덱싱의 비결

인덱스란?

인덱스는 사용자가 생성하고, 수정 및 삭제가 가능하며 실제로 데이터베이스에 물리적으로 저장되는 것입니다. 테이블을 가리키는 해당 물리적 ​​데이터. 이러한 값을 표시하는 데이터 페이지에 대한 논리적 포인터 목록입니다.

인덱스의 장점

첫번째

고유한 인덱스를 생성함으로써 데이터베이스 테이블의 각 데이터 행의 고유성을 보장할 수 있습니다.

Second

는 데이터 검색 속도를 크게 높일 수 있으며, 이는 인덱스를 생성하는 주된 이유이기도 합니다.

세 번째

는 테이블 간의 연결 속도를 높일 수 있으며 특히 데이터의 참조 무결성을 달성하는 데 의미가 있습니다.

넷째

데이터 검색을 위해 그룹화 및 정렬 절을 사용하면 쿼리에서 그룹화 및 정렬하는 시간도 크게 줄일 수 있습니다.

다섯번째

인덱스를 사용하면 쿼리 프로세스 중에 최적화 숨기기를 사용하여 시스템 성능을 향상시킬 수 있습니다.

인덱스의 단점

1

소요됩니다.

시간

인덱스를 생성하고 유지하는 데 시간이 걸리며, 이 시간은 데이터 양이 늘어날수록 늘어납니다.

2

점유

공간

인덱스는 데이터 테이블이 차지하는 데이터 공간 외에 각 인덱스도 일정량의 물리적 공간을 차지합니다. 그러면 필요한 공간이 더 커질 것입니다.

3

Maintenance

Slower

테이블에 데이터를 추가, 삭제, 수정하는 경우 인덱스를 동적으로 유지해야 하므로 데이터 유지 속도가 저하됩니다.

인덱스 분류

1 Clustered index

테이블 데이터는 인덱스 순서대로 저장됩니다. 클러스터형 인덱스의 경우 리프 노드는 실제 데이터 행을 저장하며 더 이상 별도의 데이터 페이지가 없습니다.

2 Non-clustered index

테이블 데이터의 저장 순서는 인덱스 순서와 관계가 없습니다. 비클러스터형 인덱스의 경우 리프 노드에는 인덱스 필드 값과 데이터 페이지의 데이터 행에 대한 논리적 포인터가 포함되어 있으며, 해당 레이어의 행 수는 데이터 테이블의 양과 일치합니다. 행.

참고: 실제 데이터의 물리적 순서는 하나만 가능하므로 클러스터형 인덱스는 테이블에 하나만 생성할 수 있습니다. 테이블에 클러스터형 인덱스가 없으면 "힙"이라고 합니다. 이러한 테이블의 데이터 행은 특별한 순서가 없습니다. 모든 새 행은 테이블 끝에 추가됩니다. 데이터베이스의 인덱스는 검색 시 위치를 빠르게 찾을 수 있습니다. 데이터베이스 삽입의 경우 일반적으로 마지막 행에 삽입되며 인덱스로는 삽입 성능을 향상시킬 수 없습니다.